\section{问题三的模型建立与求解}
	
\subsection{鉴别未知类别文物所属类型}
\subsubsection{鉴别属性}
	读取未分类文物经过数据预处理后的有效数据，本文认为表单3中数据与前文数据类型相似，因此在解决此问题上使用通过表单2数据训练好的决策树(如\cref{fig2:主分类结果})进行分类。以核心特种PbO作为划分依据，若PbO含量大于5.46，则划分为铅钡玻璃，若PbO含量小于5.46，则将其划分为高钾玻璃。依据决策树\textbf{划分结果如下}：
	\begin{table}[htbp]
		\centering
		\caption{合理性分析结果}
		\label{tab3:类别鉴定结果}
		\begin{tabularx}{0.7\textwidth}{>{\centering\arraybackslash}X>{\centering\arraybackslash}X}
		\toprule
		玻璃类别 & 文件编号  \\
		\midrule
		高钾玻璃     & A1,A6,A7    \\
		铅钡玻璃     & A2,A3,A4,A5,A8   \\
		\bottomrule
		\end{tabularx}
	\end{table}
	
	
	\subsubsection{结果验证}
	对划分后的结果使用\textbf{z-score}方法进行验证，其公式如下：
	\begin{equation}
		z=\frac{x-\mu}{\sigma}
		\label{eq3:z-score}
	\end{equation}

	计算所有成分的 z-score 绝对值，并取平均作为可靠性得分,得分越低，则说明样本与该类别越接近，分类结果越可靠。其结果如：
	{\color{red}补图or表格}

	\subsection{敏感性分析}
	根据第二问的分析，对玻璃类型分类的唯一指标是PbO，若含量大于5.46，则为铅钡玻璃，反之划分为高钾玻璃。对该指标在[4.5,6.5]范围内进行扰动测试，发现结果并未改变，模型能接受的摆动范围较大，模型敏感性良好。
	